Cách tiếp cận mới xử lý dữ liệu ảnh viễn thám Radar Sentinel-1 vào việc xây dựng đường đặc tính hồ chứa

BÀI BÁO KHOA HỌC

CÁCH TIẾP CẬN MỚI XỬ LÝ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM
RADAR SENTINEL-1 VÀO VIỆC XÂY DỰNG
ĐƯỜNG ĐẶC TÍNH HỒ CHỨA
Nguyễn Vũ Việt1, Nguyễn Quốc Hiệp2
Tóm tắt: Bài báo giới thiệu cách tiếp cận mới trong việc sử dụng ảnh Synthetic Aperture Radar
(SAR) Sentinel-1 vào xây dựng mới đường đặc tính hồ chứa cho các hồ chưa có và hiệu chỉnh lại
đường đặc tính hồ chứa cho các hồ đã có đường đặc tính có dung tích trên một triệu m3 của khu
vực Tây Nguyên. Bài báo giới thiệu các đặc điểm tán xạ ngược của các phân cực ảnh radar trên
một số nền đất khô, đất ẩm và đất ngập nước; các bước tiền xử lý ảnh Sentinel-1, các vấn đề gặp
phải khi xây dựng thuật toán giải đoán ảnh. Kết quả nghiên cứu của bài báo là tiền đề bước đầu để
hoàn thiện giải pháp xây dựng đường đặc tính hồ chứa từ ảnh vệ tinh miễn phí và mở ra hướng giải
quyết mới cho các nhu cầu như thành lập bản đồ lũ, kiểm kê tài nguyên nước.
Từ khoá: Viễn thám, Sentinel-1, Hồ chứa, Đường đặc tính diện tích mặt hồ, Đường đặc tính dung
tích hồ.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ*
Việt Nam có 108 lưu vực sông với khoảng
3450 sông, suối tương đối lớn trong đó có 9 hệ
thống sông lớn có diện tích lưu vực lớn hơn
10.000 km2, gồm các lưu vực sông Hồng, Thái
Bình, Bằng Giang - Kỳ Cùng, Mã, Cả, Vu Gia Thu Bồn, Ba, Đồng Nai và sông Cửu Long.
Tổng lượng nước mặt trung bình hằng năm
khoảng 830-840 tỷ m3, trong đó hơn 60% lượng
nước được sản sinh từ nước ngoài, chỉ có
khoảng 310-320 tỷ m3 được sản sinh trên lãnh
thổ Việt Nam. Lượng nước bình quân đầu người
trên 9.000 m3/năm. Nước dưới đất cũng có tổng
trữ lượng tiềm năng khoảng 63 tỷ m3/năm, phân
bố ở 26 đơn vị chứa nước lớn, nhưng tập trung
chủ yếu ở Đồng bằng Bắc Bộ, Nam Bộ và khu

vực Tây Nguyên.
Về hồ chứa, các lưu vực sông có dung tích
hồ chứa lớn gồm: sông Hồng (khoảng 30 tỷ m3);
sông Đồng Nai (trên 10 tỷ m3); sông Sê San
(gần 3,5 tỷ m3); sông Mã, sông Cả, sông Hương,
sông Vũ Gia - Thu Bồn và sông Srêpok (có tổng
dung tích hồ chứa từ gần 2 tỷ m3 đến 3 tỷ
1
2

Viện KHTL Việt Nam
Trung tâm Công nghệ phần mềm Thủy lợi

m3).Vai trò của các công trình hồ chứa để phân
phối lại dòng chảy của sông theo thời gian và
không gian cho thích ứng với nhu cầu dùng
nước của các ngành kinh tế, làm cơ sở cho việc
quy hoạch, sử dụng tài nguyên nước hợp lý,
đảm bảo cân đối giữa cung và cầu và giảm nhẹ
lũ cho hạ lưu là một việc làm cần thiết.
Đường đặc tính lòng hồ chứa (quan hệ Z-FW) được sử dụng trong quá trìnhđiều tiết nước
trong mùa lũ và phân phối nước trong mùa
kiệt. Theo thống kê gần nhất của Tổng cục
Thủy lợi thì Việt Nam có khoảng 6636 hồ
chứa trong đó có khoảng 474 hồ chứa có
đường đặc tính lòng hồ và 6162 hồ chứa chưa
có đường đặc tính lòng hồ. Để điều tiết hoặc
phân phối nước cho các hồ chứa chưa có
đường đặc tính lòng hồ, hiện tại các đơn vị
quản lý hồ đang coi như đường đặc tính lòng

hồ là tuyến tính theo một đường thẳng, nghĩa
là dựa trên mực nước chết ứng với dung tích
chết và mực nước dâng bình thường ứng với
dung tích mực nước dâng bình thường để nội
suy ra dung tích nước của hồ từ số liệu đo
mực nước. Với cách làm này, kết quả thường
có sai số là tương đối lớn nhưng vẫn được sử
dụng để vận hành hồ chứa.

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)

155


Ngay cả những hồ chứa đã có đường đặc tính
lòng hồ thì số liệu cũng không còn chính xác do
nhiều hồ được xây dựng từ lâu, tình hình bồi
lắng, xói lở làm thay đổi bề mặt đáy hồ chứa,
nên cũng cần phải kiểm tra để hiệu chỉnh lại.
Chi phí để đo vẽ xây dựng lại đường đặc tính
hồ chứa theo phương pháp truyền thống là rất
lớn,khoảng từ 300 đến 400 triệu cho một hồ
chứa. Trước tình hìnhnhư vậy, buộc các nhà
khoa học phải tìm ra cách làm mới để có thể xây
dựng đường đặc tính lòng hồ chứa với kinh phí
ít tốn kém, xác định nhanh và có độ tin cậy cao
hơn. Đó là sử dụng ảnh viễn thám miễn phí. Bài
viết này trình bày những nét cơ bản về cách tiếp
cận sử dụng ảnh viễn thám miễn phí radar
Sentinel-1 vào xây dựng đường đặc tính lòng hồ

và kết quả mà nó mang lại.
2. CÁCH TIẾP CẬN
Để xây dựng đường đặc tính lòng hồ chứa
cần có số liệu mực nước, số liệu diện tích mặt
hồ và dung tích hồ ứng với mực nước đó.
Hướng tiếp cận của nhóm nghiên cứu là sử dụng
số liệu mực nước hồ chứa (Z) được cập
nhậthàng ngày từ các thiết bị quan trắc mực
nước tự động hoặccập nhật thủ công vào hệ
thống (đây là trang web
chính thống của Tổng cục Thủy lợi thuộc Bộ
NN&PTNT). Nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh
Sentinel-1 được thu thập từ trang web
của Cơ quan
Vũ trụ châu Âu (tiếng Anh: European Space
Agency, viết tắt: ESA)để nghiên cứu xác định
diện tích mặt nước hồ (F). Từ đường quan hệ ZF nhiều năm, nhóm nghiên cứu phân tích xử lý
để xây dựng đường quan hệ Z-F-W của lòng hồ.
Diện tích mặt hồ chứa được xác định dựa vào
kết quả giải đoán ảnh vệ tinh. Trước khi có ảnh
vệ tinh radar miễn phí Sentinel-1 thì việc ứng
dụng ảnh vệ tinh để giải đoán diện tích mặt hồ
là không khả thi bởi các ảnh miễn phí có độ
phân giải trung bình và thấp nên sai số sẽ cao.
Thêm vào đó đa phần các ảnh miễn phí là ảnh
quang học là loại ảnh bị ảnh hưởng bởi mây mù
che phủ mặt hồ chứa. Nếu sử dụng ảnh viễn
thám siêu cao có phí thì chi phí lại quá cao so
với phương pháp đo đạc truyền thống.Từ năm
156

2015, cơ quan ESA của châu Âu bắt đầu chia sẻ
miễn phí các loại ảnh vệ tinh Sentinel với độ
phân giải cao giúp mở ra cách tiếp cận mới xây
dựng đường đặc tính hồ chứa. Vệ tinh Sentinel1A và Sentinel-1B cung cấp ảnh radar với độ
phân giải không gian mặt đất là 10m, không bị
ảnh hưởng bởi mây che phủ, không phụ thuộc
vào thời tiết, rất nhạy cảm với bề mặt nước là
nguồn tư liệu quý báu để xây dựng đường đặc
tính hồ với chi phí thấp. Đối với khu vực Việt
Nam, cứ 12 ngày sẽ có một ảnh Sentinel-1 chụp
cùng một khu vực và hiện nay đã được rút ngắn
lại là 6 ngày có một ảnh do 2 vệ tinh S1A và
S1B bay chụp đan xen nhau 180 độ.
Có hai phương pháp để xác định diện tích bề
mặt hồ chứa. Phương pháp thứ nhất là dùng
nhân lực sử dụng các phần mềm chuyên dụng
như ArcGIS, ENVI,… để khoanh vi diện tích bề
mặt hồ chứa trên ảnh. Phương pháp này thực
hiện khá đơn giản vì người số hóa có thể dễ
dàng xác định đâu là hồ chứa, đâu là nhiễu do
bóng địa hình gây ra. Tuy nhiên phương pháp
này khó khả thi vì số lượng hồ chứa trên cả
nước là rất lớn, số lượng ảnh cũng nhiều, chi phí
nhân công để thực hiện công việc này khá là tốn
kém. Phương pháp thứ hai là sử dụng thuật toán
để tự động nhận biết được điểm ảnh của từng hồ
chứa. Phương pháp này khả thi tuy nhiên gặp
khó khăn hơn nhiều vì phải xử lý được nhiễu
của ảnh radar.

Nhóm nghiên cứu đã quyết định sử dụng
phương pháp thứ hai là phương pháp tự động
giải đoán ảnh để xác định diện tích mặt nước hồ.
Phương pháp này khá mới mẻ ở Việt Nam vì để
xây dựng được thuật toán phải hiểu được bản
chất của ảnh radar và phải là chuyên gia về lập
trình xử lý các bài toán tính toán khoa học. Các
bước thực hiện:
- Tìm hiểu đặc tính của ảnh radar Sentinel-1,
- Quy trình tiền xử lý ảnh,
- Thuật toán giải đoán ảnh,
- Xác định Z ~ F ~ W.
Một trong những khó khăn mà nhóm nghiên
cứu gặp phải là xử lý nhiễu của ảnh radar. Đối
với các hồ có dạng hình tròn thì sai số giải đoán
sẽ là thấp nhất, còn đối với các hồ có hình dạng

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)


dài, có chiều dài đường mép nước lớn thì sai số
giải đoán ảnh càng lớn. Để giảm nhiễu nhóm đã
sử dụng cửa sổ 5x5 để lọc trung bình các điểm
ảnh. Dưới đây là chi tiết các bước thực hiện.
2.1. Đặc tính của ảnh radar Sentinel-1
Để xác định diện tích mặt nước hồ, cần phải
xác định vị trí nào là hồ chứa nước, vị trí nào là
mặt nước nhưng không phải là hồ chứa nước.
Mặt nước ở tại các hồ chứa sẽ khác so với các
vùng mặt nước khác như vùng đất ngập nước,

các vùng bị lũ lụt.Vùng nước hồ chứa là các
vùng nước được tích tụ nước với một lượng
nước đáng kể (nước mặn, nước lợ, nước ngọt),
nhận nước từ đại dương, sông suối, mưa,… tới
các hồ.Vùng bị ngập nước là vùng chuyển tiếp
từ hệ sinh thái khô sang trạng thái bị ướt vĩnh
viễn, bao gồm các hệ sinh thái như đất than bùn,
đầm lầy, rừng ngập lũ, các đồng cỏ ướt, vùng
ngập nước, các khu rừng ngập mặn. Nó là nơi
cư trú của hệ thực vật và động vật phù hợp với
điều kiện độc nhất. Vùng đất ngập nước có tầm
quan trọng đặc biệt. Nó là môi trường sống của
động vật chuyên ngành và thực vật, hồ chứa đa
dạng sinh học. Nó có chức năng lọc nước và
tham gia nhiều chức năng trong chu kỳ carbon,
là nguồn sinh CH4, than bùn ở dạng khí
CO2.Vùng lũ là vùng đất khô bị ngập nước, xảy
ra dọc theo sông, hồ, bờ biển hoặc ở các khu
vực bằng phẳng bị bão hòa nước, ví dụ sau khi
mưa to. Vùng lũ gây tổn hại về thể chất và ảnh
hưởng đến nguồn cung cấp nước, thức ăn và cây
trồng và là lây lan các bệnh do nước gây ra.
Dựa trên các chế độ tán xạ ngược khác nhau

của mặt nước và mặt đất, có thể lập bản đồ các
loại mặt nước là các vùng nước, vùng đất ngập
nước, vùng ngập. Các bề mặt nước tĩnh xuất
hiện mịn và gây ra tán xạ gương dẫn đến tán xạ
ngược thấp. Đối với bề mặt đất xung quanh sẽ
xuất hiện nhiều gồ ghề do địa hình gây ra tán xạ

ngược lớn hơn. Sự khác biệt trong các cơ chế
tán xạ ngược đối với các bề mặt nước mở và bề
mặt đất khô.

Đất khô

Đất lũ có cây cao che phủ

Dựa vào độ ẩm đất để phân loại các vùng
nước trên. Độ nhạy duy nhất đối với sự thay đổi
độ ẩm của đất để xác định vùng có nước, vùng
không có nước mặt hoặc nước dưới thực vật.
Đối với các bề mặt nước mở, xuất hiện tán xạ
gương. Đối với các vùng đất có diện tích đất
nông nghiệp thì các bước sóng dài thích hợp
hơn do thâm nhập thực vật tốt hơn. Tăng cường
trở lại nếu che phủ cây bằng nước (hiệu quả gấp
đôi - mặt nước mịn - cấu trúc thảm thực vật theo
chiều dọc). Chất chống ăn mòn nâng cao cho
đất ướt. Đối với đất lũ có cây cao che phủ thì
giá trị tán xạ ngược sẽ mạnh hơn so với đất khô
có cây che phủ.

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)

157


Đất ẩm

Đất bị ngập lũ

Có thể thấy tán xạ ngược gia tăng từ đất khô
đến đất ẩm khi có sự gia tăng về độ ẩm của đất.
Sau đó khi mực nước tăng, tán xạ ngược trở nên
yếu hơn do hiện tượng tán xạ gương (phân tán
ra khỏi cảm biến thu).
Các phân cực của ảnh radar:
Ảnh radar có các phân cực VV, HH, VH và
HV. Phân cực HH tốt nhất để phát hiện vùng đất
ngập nước vì nó ít bị ảnh hưởng bởi các cấu trúc
thực vật theo chiều dọc. Phân cực VV nhạy cảm
với điều kiện ẩm ướt và độ ẩm của đất. Các
phân cực chéo như HV tốt cho việc phân biệt
các kiểu thảm thực vật thân thảo với gỗ (nhạy
cảm với sinh khối).
Ở khu vực Việt Nam, ESA cung cấp hai phân
cực là VV và VH của ảnh Sentinel-1. Bài viết này
sử dụng phân cực VH của ảnh Sentinel-1 để phát
hiện các tách các điểm ảnh là nước của hồ chứa.
Phân cực VH có khả năng tách nhiễu của bóng địa
hình với đường mép nước của hồ chứa rất tốt.
Dưới đây là lần lượt các bước tiền xử lý ảnh(bước
này chạy từ 30 đến 40 phút) và quy trình giải đoán
ảnh (hết 5 phút để giải đoán, 30 phút để cập nhật
vào Cơ sở dữ liệu và gần hai phút để tính diện tích
các hồ chứa của cảnh ảnh được cập nhật.

2.2. Quy trình tiền xử lý ảnh Sentinel-1
Trước khi tiến hành giải đoán, ảnh cần

được tiền xử lý bằng phần mềm miễn phí Snap
Desktop sau khi tải về máy tính từ trang chủ
quy trình
như sau:

Hình 1. Hồ Krông-Buk Hạ lọc với giá trị
dB<=-23

Hình 2. Hồ Krông-Buk Hạ lọc với giá trị
dB<=-16

158

2.3. Thuật toán giải đoán ảnh
a) Lọc các điểm ảnh là nước
Đối với các điểm ảnh là nước thì giá trị tán
xạ ngược thu được là yếu do hiện tượng tán xạ
gương. Trong phần mềm Snap Desktop tạo
Band Maths với giá trị tán xạ ngược thường ở
mức nhỏ hơn hoặc bằng -20 để lọc các điểm ảnh
là nước ra từ phân cực Sigma0_VH_db. Ngôn
ngữ lập trình Java được sử dụng để lập trình giải
đoán ảnh vệ tinh dựa trên lõi thư viện Snap
Engine mà ESA cung cấp. Trong quá trình giải
đoán các điểm ảnh là nước có một số khó khăn
cần giải quyết sau:

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)

Khó khăn thứ nhất là ảnh radar bị nhiễu bởi
bóng địa hình, giá trị tán xạ ngược tại các sườn
núi không thu nhận được nên rất dễ bị lẫn với
giá trị tán xạ ngược của nước. Dưới đây là minh
họa hình ảnh hồ Krông-Buk Hạ được lọc với
các giá trị dB khác nhau.
Như hình vẽ nếu giá trị dB lọc các điểm ảnh
chắc chắn là nước thì sẽ loại bỏ hết nhiễu nhưng
cũng xóa mất nhiều điểm ảnh là nước có giá trị
dB cao hơn -23 (cây ngập nước ven bờ,…), gây
ra hiện tượng kết quả mặt hồ giải đoán ra có mặt
rỗ, ngược lại nếu dB nhỏ hơn -16 thì sẽ nhận
biết được tốt hơn các điểm ảnh là nước nhưng
lại lẫn cả với bóng của địa hình.

Trong bước này cần lựa chọn giá trị dB theo
từng bức ảnh chụp sao cho thu nhận được nhiều
nhất các điểm ảnh là nước và không có điểm ảnh
nào của bóng địa hình chạm vào vùng điểm ảnh là
mặt nước hồ. Như với bức ảnh này phép lọc có
biểu thức giá trị dB <= -19, có thể thấy trên hình 3
vẫn có nhiều điểm ảnh là nước nhưng lại có giá trị
dB > -19 được khoanh với viền màu đen và các
điểm ảnh bị nhiễu được khoanh với viền màu
trắng. Tất cả các điểm ảnh không phải là nước gây
ra nhiễu sẽ được loại bỏ, kết quả đầu ra sẽ đưa vào
tiến hành chữa các điểm ảnh là nước nhưng bị loại
ở bước lọc trên. Kết quả cuối cùng là hình ảnh giải
đoán hồ Krông-Buk Hạtrong hình 4.

Hình 4. Hồ Krông-Buk Hạ sau khi tiến hành
lọc nhiễu và chữa điểm ảnh

Hình 3. Hồ Krông-Buk Hạ lọc với giá trị
dB<=-19
Khó khăn thứ hai là thời gian xử lý dữ liệu
phải trong thời gian ngắn. Mỗi cảnh ảnh
Sentinel-1 có trên 600 triệu điểm ảnh (trục x có
khoảng 29000 điểm ảnh, trục y có khoảng trên
22000 điểm ảnh). Để xử lý này có thể chia ảnh
thành 20 mảnh nhỏ, mỗi mảnh sẽ có khoảng 30
triệu điểm ảnh, toàn bộ các điểm ảnh này sẽ
được đọc và lưu vào mảng một chiều để xử lý
thay vì là mảng hai chiều. Với thuật toán xây
dựng, thực thi trên máy tính laptop có cấu hình
Xeon E3-1505M, RAM 32Gb, ổ cứng SSD, thời
gian xử lý là khoảng 5 phút để lọc các điểm ảnh
là nước của 53 hồ chứa thuộc cảnh ảnh.
Khó khăn thứ ba là phải thiết lập được mối
quan hệ giữa các nhóm điểm ảnh để phân loại
những điểm ảnh nào là của hồ chứa nào được
giải đoán.
b) Cập nhật các điểm ảnh vào Cơ sở dữ liệu
Hệ quản trị Cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng

PostgreSQL và module mở rộng PostGIS được
sử dụng để lưu trữ các điểm ảnh. Thời gian cập
nhật kết quả giải đoán hết khoảng 30 phút cho
mỗi cảnh ảnh.

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)

Hình 5. Kết quả giải đoán được cập nhật
đầy đủ lên Cơ sở dữ liệu
159


c) Loại bỏ nhiễu và tính diện tích mặt
thoáng của hồ chứa
Sau khi loại các nhiễu ở bước 2.2 tiến hành
cập nhật vào Cơ sở dữ liệu thì một số trường
hợp vẫn còn nhiễu do tổng diện tích của nhiễu
lớn hơn ngưỡng lọc. Do đó ở bước này cần loại
bỏ nhiễu và xác định các nhóm điểm ảnh nào là
của cùng một hồ chứa. Ví dụ như kết quả giải
đoán hồ thủy điện Đăk Tik giải đoán ngày 2109-2016 từ ảnh Sentinel-1 thì nhóm điểm ảnh là
nhiễu được đánh dấu trên hình vẽ, còn các nhóm
điểm ảnh (1), (2) và (3) đều là thuộc hồ chứa
Đăk Tik mặc dù ba nhóm điểm ảnh trên không
có kết nối với nhau.
Để loại bỏ nhiễu từng nhóm điểm ảnh được
tính diện tích, sau đó tính phần trăm tỷ lệ diện
tích của từng nhóm điểm ảnh với diện tích của
nhóm điểm ảnh lớn nhất nếu lớn hơn một phần
trăm thì giữ lại. Diện tích mặt thoáng sẽ bằng
tổng của diện tích của từng nhóm điểm ảnh.
Diện tích của mỗi nhóm điểm ảnh bằng số
lượng điểm ảnh nhân với diện tích của từng
điểm ảnh (bằng 9.8716102 * 9.8716102). Độ
phân giải của ảnh Sentinel-1 là 9.8716102 mét.

Hình 6. Hồ Đăk Tik giải đoán
ngày 21-09-2016 từ ảnh Sentinel-1
160

2.4. Xác định Z ~ F ~ W
a) Xây dựng đường đặc tính diện tích mặt
nước hồ (Z-F)
Dựa vào số liệu mực nước hồ được đo thủ
công hoặc đo tự động từ trạm quan trắc ứng với
ngày giải đoán ảnh được thu thập, tiến hành xây
dựng quan hệ Z-F dựa vào tập hợp các cặp giá
trị mực nước hồ và diện tích mặt hồ được giải
đoán từ ảnh.
b) Xây dựng đường đặc tính dung tích hồ
Để tích thể tích của một hình bất kỳ, người ta
sử dụng tích phân để tính:

trong đó, x là chiều cao của mực nước nằm
trong khoảng [a, b] với a là mực nước thấp
nhấtvà b là mực nước cao nhất trong khoảng
thời gian có dữ liệu.
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Kết quả của nhóm nghiên cứu là phương
pháp xác định diện tích mặt nước hồ từ ảnh viễn
thám và đã áp dụngđể xây dựng 64 đường đặc
tính lòng hồcho 64 hồ chứa vùng Tây nguyên.
Kết quả áp dụng thử nghiệm đã được kiểm
chứng theoba phương pháp sau:
- Đi thực địa thu thập vị trí GPS đường mép

nước của hồ chứa tại thời điểm có ảnh chụp.
- Xây dựng đường đặc tính diện tích mặt hồ
chứa cho các hồ chứa đã có đường đặc tính
được xây dựng từ khi xây dựng hồ. So sánh kết
quả giữa hai đường đặc tính trên.
- Chồng xếp kết quả giải đoán ảnh radar
Sentinel-1 lên các nguồn ảnh vệ tinh có độphân
giải siêu cao của Google Earth và một số ảnh vệ
tinh siêu cao có phí khác tại cùng thời điểm để
đánh giá.
3.1. Đường đặc tính diện tích mặt nước hồ
Krông-Buk Hạ (huyện Krông Păk, Đăk Lăk)
Dưới đây là các bảng kết quả và đồ thị diễn
biến đường đặc tính diện tích hồ so sánh kết quả
giữa bảng tra được xây dựng sẵn của hồ và kết
quả diện tích được giải đoán từ ảnh Sentinel-1.

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)


Bảng 1. Bảng so sánh diện tích mặt hồ từ kết quả giải đoán ảnh và từ bảng tra
diện tích mặt hồ Krông-Buk Hạtừ nguồn: thuyloivietnam.vn
Mực nước hồ
(m)
473.751
473.795
473.837
474.434
474.661
475.366

475.748
476.906
477.708
477.976
478.384
479.115
479.686
479.709
480.242
480.803
481.591
482.434
482.503
482.699
483.002
483.27
483.438

Diện tích mặt hồ
giải đoán (m2)
6069300
6021940
5872550
5946030
6229210
6705640
6251430
7482400
7934080
7085010

8456010
8399690
8920750
8200110
8982430
8771360
9924170
10531500
9866580
10256200
10538600
10585400
10532200

Diện tích mặt hồ
giải đoán (km2)
6.069
6.022
5.873
5.946
6.229
6.706
6.251
7.482
7.934
7.085
8.456
8.400
8.921
8.200

8.982
8.771
9.924
10.532
9.867
10.256
10.539
10.585
10.532

Diện tích hồ từ
bảng tra (km2)
5.048
5.048
5.049
5.535
5.538
6.235
6.240
6.693
7.291
7.295
7.786
8.362
8.372
8.372
9.195
9.205
9.852
10.489

10.491
10.495
11.130
11.136
11.140

Thời điểm
chụp ảnh
15/8/2016
3/8/2016
27/8/2016
8/9/2016
10/7/2016
28/6/2016
20/9/2016
23/5/2016
11/5/2016
2/10/2016
29/4/2016
17/4/2016
5/4/2016
14/10/2016
24/3/2016
26/10/2016
29/2/2016
5/2/2016
7/11/2016
25/12/2016
12/1/2016
1/12/2016

13/12/2016

Web Mercator và xếp chồng lên ảnh quang học
có độ phân giải siêu cao của Google Earth Pro
chụp ngày 27/03/2016 để kiểm chứng kết quả
giải đoán.

3.2. Đường đặc tính diện tích mặt nước hồ
Ea Soup Hạ(huyện Ea Soup, Đăk Lăk)
Kiểm tra kết quả giải đoán các điểm ảnh của
hồ chứa Ea Soup Hạ so với ảnh độ phân giải
siêu cao của Google Earth Pro vào cùng thời
gian. Kết quả giải đoán ngày 24/03/2016 được
xuất ra định dạng chuẩn shapefile, sau đó được
chuyển hệ quy chiếu từ VN2000 múi 6 độ về hệ
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)

Hình 7. Kết quả chồng lớp giữa lớp giải đoán
từ ảnh vệ tinh và bản đồ Google tại thời điểm
cách nhau một ngày chụp
161


Từ hình 7, có thể thấy kết quả giải đoán ảnh
radar Sentinel-1 có độ phân giải cao là chính
xác so với ảnh quang học có độ phân giải siêu
cao tại hai thời điểm cách nhau 3 ngày.
4. KẾT LUẬN
Bài báo đã trình bày cách tiếp cận, phương
pháp xử lý và kết quả bước đầu trong việc

nghiên cứu, xây dựng đường đặc tính hồ chứa

dựa vào kết quả giải đoán ảnh vệ tinh
Sentinel-1. Trên cơ sở này có thể triển khai
xây dựng nhanh chóng đường đặc tính lòng hồ
cho các hồ chứa chưa có đường đặc tính lòng
hồ trên toàn quốc phục vụ công tác chỉ đạo
điều hành vận hành điều tiết hồ chứa trong
mùa lũ và cấp nước cho các ngành kinh tế
trong mùa kiệt.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Trường Đại học Thủy lợi, (2015), Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 10778:2015 về Hồ chứa - Xác định
các mực nước đặc trưng.
Wenbo Li, Ying Qin, Youqiang Sun, He Huang, Yulin Ding. (2016), Estimating the relationship
betweendam water level and surface water area for the Danjiangkou Reservoir using Landsat
remotesensing images, Tạp chí Remote Sensing Letters tháng 2/2016, Tr 121-130.
F. Baup, F. Frappart, J. Maubant. (2014), Combining high-resolution satellite images and altimetry
to estimate the volume of small lakes. Tạp chí Earth System Science ngày 27/05/2014.
Abstract:
A NEW APPROACH TO DATA PROCESSING OF SENTINEL-1
RADAR REMOTE SENSING IMAGE ON THE ESTABLISHMENT
OF RESERVOIR CHARACTERISTIC CURVE
The article introduces a new approach on using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images
in the new establishment of reservoir characteristic curve, and the calibration of existing reservoir
characteristic curves for reservoirs with the capacity of over one million m3 in Tay Nguyenregion.
The article introduces backscattering characteristics of radar image polarizations on several dry,
moist, and wetlands; Sentinel-1 image preprocessing steps, issues encountered in the establishment
of image interpretation algorithms. Research result of the article is the premise to complete the
establishment solution of reservoir characteristic curves from free satellite images and facilitate

new solutions for requirements such as flood mapping, water resource inventory, etc. in real time.
Keywords: Remote sensing, Sentinel-1, Reservoirs, Reservoir surface area characteristic curve,
Reservoir capacity characteristic curve.
Ngày nhận bài:

16/5/2019

Ngày chấp nhận đăng: 19/6/2019

162

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019)